論文の概要: EXPERT: Public Benchmarks for Dynamic Heterogeneous Academic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07203v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 19:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 15:24:37.134305
• Title: EXPERT: Public Benchmarks for Dynamic Heterogeneous Academic Graphs
• Title（参考訳）: エキスパート:動的異種学術グラフの公開ベンチマーク
• Authors: Sameera Horawalavithana, Ellyn Ayton, Anastasiya Usenko, Shivam Sharma, Jasmine Eshun, Robin Cosbey, Maria Glenski, and Svitlana Volkova
• Abstract要約: グラフ予測タスクのために開発されたモデルの有効性を検証するために,大規模で動的に異種な学術グラフを提案する。 我々の新しいデータセットは、人工知能(AI)と核拡散(NN)の2つのコミュニティにわたる科学出版物から抽出された文脈情報と内容情報の両方をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4744970832051445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning models that learn from dynamic graphs face nontrivial challenges in learning and inference as both nodes and edges change over time. The existing large-scale graph benchmark datasets that are widely used by the community primarily focus on homogeneous node and edge attributes and are static. In this work, we present a variety of large scale, dynamic heterogeneous academic graphs to test the effectiveness of models developed for multi-step graph forecasting tasks. Our novel datasets cover both context and content information extracted from scientific publications across two communities: Artificial Intelligence (AI) and Nuclear Nonproliferation (NN). In addition, we propose a systematic approach to improve the existing evaluation procedures used in the graph forecasting models.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフから学習する機械学習モデルは、ノードとエッジの両方が時間とともに変化するため、学習と推論の非自明な課題に直面している。 コミュニティが広く使用している既存の大規模グラフベンチマークデータセットは、主に均質なノードとエッジ属性に注目し、静的である。 本研究では,多段階グラフ予測タスクのためのモデルの有効性を検証するために,大規模で動的に異種な学術グラフを提案する。 新たなデータセットは、人工知能(AI)と核拡散(NN)の2つのコミュニティにわたる科学出版物から抽出された文脈情報と内容情報の両方をカバーする。 さらに,グラフ予測モデルにおける既存の評価手順を改善するための体系的なアプローチを提案する。

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